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평균 제곱 오차: sklearn.metrics.mean_squared_error로 회귀 분석하기 평균 제곱 오차: sklearn.metrics.mean_squared_error로 회귀 분석하기데이터 과학의 세계에 발을 들여놓은 새로운 이들에게, 회귀 분석은 데이터 간의 관계를 탐구하는 매혹적인 여정입니다. 이 여정에서 mean_squared_error는 모델의 성능을 측정하는 중요한 도구입니다. 여기선 sklearn.metrics.mean_squared_error 함수를 사용하여 평균 제곱 오차(MSE)를 계산하고, 회귀 모델을 평가하는 방법을 알아보겠습니다.평균 제곱 오차(mean squared error)란?평균 제곱 오차는 실제 값과 예측 값 간의 차이를 제곱한 후, 그 평균을 내어 계산됩니다. 이 값이 작을수록 모델의 예측력이 뛰어나며, MSE는 특히 회귀 문제에서 가장 널리 사용되는 성능 .. 2025. 8. 18.
F1 점수: sklearn.metrics.f1_score로 모델 평가하기 F1 점수: sklearn.metrics.f1_score로 모델 평가하기머신러닝에서 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것은 매우 중요합니다. F1 점수는 모델의 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로, 불균형 데이터셋에서 높은 평가를 받을 수 있는 지표로 알려져 있습니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.f1_score 함수를 활용하여 모델 평가에 F1 점수를 적용하는 방법을 알아보겠습니다.F1 점수란?F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화를 반영하여 모델의 예측 성능을 평가할 수 있습니다. 특히 데이터의 클래스가 불균형할 때 중요하게 여겨지는 지표입니다. 정밀도는 참으로 예측한 긍정 샘플의 수를 나타내며, 재현율은 실제 긍정 샘플 중에서 얼마나 많은 샘플이 정확히 예.. 2025. 8. 18.
혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기 혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기머신러닝 모형을 평가하는 데 있어 혼동 행렬은 필수적인 도구입니다. sklearn.metrics.confusion_matrix 함수를 사용하면 실제 클래스와 예측 클래스를 비교하여 모델의 성능을 이해할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 혼동 행렬을 활용하는 방법과 그 시각화 방법에 대해 알아보겠습니다.혼동 행렬이란?혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 시각적으로 나타내는 표입니다. 행은 실제 클래스를, 열은 모델이 예측한 클래스를 나타내며 각 셀의 값은 해당 클래스에 대한 예측의 개수를 보여줍니다. 이를 통해 모형의 강점과 약점을 쉽게 파악할 수 있습니다.함수 시그니처sklearn.metrics.confusion_matrix(.. 2025. 8. 18.
혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기 혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기머신러닝 모형을 평가하는 데 있어 혼동 행렬은 필수적인 도구입니다. sklearn.metrics.confusion_matrix 함수를 사용하면 실제 클래스와 예측 클래스를 비교하여 모델의 성능을 이해할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 혼동 행렬을 활용하는 방법과 그 시각화 방법에 대해 알아보겠습니다.혼동 행렬이란?혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 시각적으로 나타내는 표입니다. 행은 실제 클래스를, 열은 모델이 예측한 클래스를 나타내며 각 셀의 값은 해당 클래스에 대한 예측의 개수를 보여줍니다. 이를 통해 모형의 강점과 약점을 쉽게 파악할 수 있습니다.함수 시그니처sklearn.metrics.confusion_matrix(.. 2025. 8. 17.
분류 보고서: sklearn.metrics.classification_report 작성하기 분류 보고서: sklearn.metrics.classification_report 작성하기머신러닝의 세계에 발을 들여놓으면, 모델의 성능을 평가하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 됩니다. 그 중 scikit-learn 라이브러리의 classification_report 함수는 모델의 정확도, 재현율, F1 점수 등 중요한 성능 지표를 한 눈에 확인할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.classification_report를 활용하여 분류 모델의 성능을 평가하는 방법을 소개해 드리겠습니다.classification_report 함수 소개classification_report 함수는 주어진 실제 클래스와 예측 클래스에 대한 상세한 성능 보고서를 생성합니다. 이를.. 2025. 8. 12.
정확도 평가: sklearn.metrics.accuracy_score로 모델 성능 측정하기 정확도 평가: sklearn.metrics.accuracy_score로 모델 성능 측정하기일상에서 우리는 다양한 의사결정을 내리기 위해 수많은 정보를 처리합니다. 그 중에서도 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. 효율적인 성능 측정 방법 중 하나는 scikit-learn 라이브러리의 accuracy_score 함수를 사용하는 것입니다. 이 포스팅에서는 accuracy_score의 개념과 함께 사용법을 소개합니다.accuracy_score 함수 소개sklearn.metrics.accuracy_score 함수는 분류 모델의 정확도를 계산합니다. 하려는 일에 대한 올바른 예측의 비율을 측정함으로써 모델의 전반적인 성능을 평가할 수 있어요. 이 함수는 특히 모델 학습 이후 얼마나 효과적으로 데.. 2025. 8. 12.
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